數據管理專業(yè)人士認證CDMP培訓班（北京，7月23-27日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓網 www.mdpxb.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓日期】
北京，2020年7月23-27日；廣州，2020年9月24-28日
上海，2020年10月22-26日；深圳，2020年12月17-21日
【培訓地點】北京、廣州、上海、深圳
【培訓對象】
企業(yè) CIO、CDO 等信息化相關的高層領導；
數據管理或數據服務團隊負責人、核心團隊成員；
企業(yè)數據管理專家/專家委員會專員;
數據管理團隊及專兼職人員;
業(yè)務部門信息化領導/經理/專員；
IT 部門總監(jiān)/經理；
IT 項目管理辦公室（PMO）總監(jiān)/經理/數據管理專員/技術經理。

【課程背景】
隨著國民經濟的不斷發(fā)展，企業(yè)的發(fā)展也面臨越來越多的挑戰(zhàn)，利用數據資產的價值為企業(yè)發(fā)展模式提供創(chuàng)新和服務質量提升，以及利用數據支撐企業(yè)經營管理面臨的重要問題。
本課程為《DAMA-DMBOK數據管理知識體系指南》，全面深入講解了數據管理知識體系的專業(yè)基礎理論。課程中每一個知識點都由老師結合企業(yè)數據管理最佳實踐經驗，精心打造而成，力求讓學習者全面的掌握數據管理全面知識，是企業(yè)數字化轉型下培養(yǎng)和提升數據團隊能力，打造企業(yè)“CDO首席數據官”為核心團隊的必修基礎課程，是幫助數據管理從業(yè)人士，通過學習數據管理基礎理論，借鑒行業(yè)最佳實踐，提升數據管理專業(yè)能力。
掌握數據管理專業(yè)知識體系，熟練數據管理技能，幫助數據管理從業(yè)人士獲得企業(yè)數字化轉型戰(zhàn)略下的必備職業(yè)能力，深入開展項目實踐應用到實際的問題解決，形成企業(yè)所需的新數字經濟下核心職業(yè)競爭能力。
我們一直致力于與基層業(yè)務和數據人員一起探索落地見效的價值實踐之路。我們誠摯邀請參加本課培訓，與行業(yè)專家交流經驗、分享洞察。

【課程收益】
通過學習本課程，您將獲得如下收益：
掌握數據管理知識體系的整體框架及各領域知識內容；
對關鍵數據管理各領域中的重點、難點及實踐獲得理解；
系統(tǒng)化、體系化、結構化的數據管理問題辨析、思考和分析能力，及數據管理解決方案設計、執(zhí)行能力。

【培訓特色】
1.理論與實踐相結合、案例分析與理論穿插進行；
2.專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；
3.通過全面知識理解、專題技能掌握和安全實踐增強的授課方式。

【課程大綱】
第一章
數據管理
掌握數據、數據與信息、數據作為組織資產、數據管理原則、數據管理挑戰(zhàn)、數據戰(zhàn)略基本概念；掌握數據管理框架基本內容包括：戰(zhàn)略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。1.1簡介
1.2什么是數據？
1.3數據與信息
1.4數據作為組織資產
1.5數據管理原則
1.6數據管理面臨的挑戰(zhàn)
1.7數據戰(zhàn)略
1.8數據管理框架
1.9DAMA與DMBOK
1.10總結
第二章
數據道德了解數據道德、數據隱私背后的原則、數字化環(huán)境下的道德、不道德的數據處理和風險實踐、建立數據道德文化、數據道德與數據治理。2.1簡介
2.2業(yè)務驅動因素
2.3什么是數據道德
2.4數據隱私背后的原則
2.5數字化環(huán)境下的道德
2.6不道德的數據處理和風險實踐
2.7建立數據道德文化
2.8數據道德與數據治理
2.9總結
第三章
數據治理
掌握數據治理指導原則、數據治理關鍵驅動因素、數據治理的主要組成內容、數據治理關鍵指標、數據治理關鍵輸入和輸出、數據治理的主要工具、數據治理應用中的策略、數據治理評價理論、數據治理最佳實踐3.1簡介
3.2數據治理基本活動
3.3數據治理工具和技術
3.4數據治理實施指南
3.5數據治理關鍵指標
3.6數據治理最佳實踐
3.7總結
第四章
數據架構
掌握數據架構指導原則、數據架構關鍵驅動因素、數據架構的主要組成內容、數據架構關鍵指標、數據架構關鍵輸入和輸出、數據架構的主要工具、數據架構應用中的策略、數據架構評價理論、數據架構最佳實踐。4.1簡介
4.2數據架構基本活動
4.3數據架構工具和技術
4.4數據架構實施指南
4.5數據架構關鍵指標
4.6數據架構最佳實踐
4.7總結
第五章
數據建模與設計
掌握數據模型指導原則、數據模型關鍵驅動因素、數據模型的主要組成內容、數據模型關鍵指標、數據模型關鍵輸入和輸出、數據建模的主要工具、數據模型應用中的策略、數據建模評價理論、數據建模最佳實踐。5.1簡介
5.2數據模型基本活動
5.3數據建模工具和技術
5.4數據建模實施指南
5.5數據模型關鍵指標
5.6數據建模最佳實踐
5.7總結
第六章
數據存儲與操作
掌握數據數據庫設計指導原則、數據存儲與操作驅動因素、數據庫的主要組成內容、數據庫管理關鍵指標、數據庫管理關鍵輸入和輸出、數據庫管理的主要工具、數據庫設計應用中的策略、數據存儲與操作評價理論、數據庫管理最佳實踐。6.1簡介
6.2數據庫管理基本活動
6.3數據庫工具和技術
6.4數據庫實施指南
6.5數據庫管理關鍵指標
6.6數據庫管理最佳實踐
6.7總結
第七章
數據安全
掌握數據安全指導原則、數據安全關鍵驅動因素、數據安全的主要組成內容、數據安全關鍵指標、數據安全關鍵輸入和輸出、數據安全的主要工具、數據安全技術、數據安全實施指南、數據治理最佳實踐。7.1簡介
7.2數據安全基本活動
7.3數據安全工具和技術
7.4數據安全實施指南
7.5數據安全關鍵指標
7.6數據安全管理評價
7.7數據安全最佳實踐
7.8總結
第八章
數據集成與互操作性
掌握數據集成與互操作性指導原則、數據集成與互操作性關鍵驅動因素、數據集成與互操作性的主要組成內容、數據集成與互操作性關鍵指標、數據集成與互操作性關鍵輸入和輸出、數據集成與互操作性的主要工具、數據集成與互操作性實施指南、數據集成與互操作性評價理論、數據集成與互操作性最佳實踐。8.1簡介
8.2數據成與互操作性基本活動
8.3數據集成與互操作性工具和技術
8.4數據集成與互操作性實施指南
8.5數據集成與互操作性關鍵指標
8.6數據集成與互操作性最佳實踐
8.7總結
第九章
文檔和內容管理掌握內容管理指導原則、內容管理關鍵驅動因素、內容管理的主要組成內容、內容管理關鍵指標、內容管理關鍵輸入和輸出、內容管理的主要工具、內容管理實施指南、內容管理評價理論、內容管理最佳實踐。9.1簡介
9.2文檔和內容管理基本活動
9.3內容管理工具和技術
9.4內容管理實施指南
9.5內容管理關鍵指標
9.6內容管理最佳實踐
9.7總結
第十章
參考數據和主數據
掌握參考數據和主數據指導原則、參考數據和主數據關鍵驅動因素、參考數據和主數據主要組成內容、參考數據和主數據關鍵指標、參考數據和主數據關鍵輸入和輸出、參考數據和主數據的主要工具、參考數據和主數據實施指南、參考數據和主數據評價理論、參考數據和主數據最佳實踐。10.1簡介
10.2參考數據和主數據基本活動
10.3參考數據和主數據工具和技術
10.4參考數據和主數據實施指南
10.5參考數據和主數據關鍵指標
10.6參考數據和主數據最佳實踐
10.7總結
第十一章 數據倉庫與商務智能
掌握數據數據倉庫與商務智能指導原則、數據倉庫與商務智能關鍵驅動因素、數據倉庫與商務智能的主要組成內容、數據倉庫與商務智能關鍵指標、數據倉庫與商務智能關鍵輸入和輸出、數據倉庫與商務智能的主要工具、數據倉庫與商務智能應用中的策略、數據倉庫與商務智能評價理論、數據倉庫與商務最佳實踐。11.1簡介
11.2數據倉庫與商務智能基本活動
11.3數據倉庫與商務智能工具和技術
11.4數據倉庫與商務智能實施指南
11.5數據倉庫與商務智能關鍵指標
11.6數據倉庫與商務智能最佳實踐
11.7總結
第十二章 元數據管理
掌握元數據指導原則、元數據關鍵驅動因素、元數據的主要組成內容、元數據關鍵指標、元數據關鍵輸入和輸出、元數據的主要工具、元數據應用中的策略、元數據評價理論、元數據最佳實踐。12.1簡介
12.2元數據管理基本活動
12.3元數據管理工具和技術
12.4元數據實施指南
12.5元數據管理關鍵指標
12.6元數據最佳實踐
12.7總結
第十三章 數據質量
掌握數據質量指導原則、數據質量關鍵驅動因素、數據質量的主要組成內容、數據質量關鍵指標、數據質量關鍵輸入和輸出、數據質量的主要工具、數據質量應用中的策略、數據質量評價理論、數據質量最佳實踐。13.1簡介
13.2數據質量基本活動
13.3數據質量工具和技術
13.4數據質量實施指南
13.5數據質量關鍵指標
13.6數據質量最佳實踐
13.7總結
第十四章 大數據與數據科學
掌握大數據指導原則、大數據與數據科學關鍵驅動因素、大數據與數據科學的主要組成內容、大數據關鍵指標、大數據關鍵輸入和輸出、大數據的主要工具、大數據與數據科學應用中的策略、大數據評價理論、大數據與數據科學最佳實踐。14.1簡介
14.2大數據與數據科學基本活動
14.3大數據與數據科學工具和技術
14.4大數據與數據科學實施指南
14.5大數據與數據科學關鍵指標
14.6大數據與數據科學最佳實踐
14.7總結
第十五章 數據管理能力成熟度
掌握數據管理能力指導原則、數據管理能力成熟度評估關鍵驅動因素、數據管理能力成熟度的主要組成內容、數據管理能力成熟度關鍵指標、數據管理能力成熟度關鍵輸入和輸出、數據管理能力成熟度的主要工具、數據管理能力成熟度應用策略、數據管理能力成熟度評價理論、數據管理能力成熟度最佳實踐。15.1簡介
15.2數據管理能力成熟度基本活動
15.3數據管理能力成熟度工具和技術
15.4數據管理能力成熟度實施指南
15.5數據管理能力成熟度關鍵指標
15.6數據管理能力成熟度最佳實踐
15.7總結
第十六章 數據管理組織及角色
掌握數據管理組織模式、數據管理成功關鍵要素、建立數據管理組織、數據管理組織與其他組織間關系、數據管理組織中的角色、數據管理組織最佳實踐。16.1簡介
16.2數據管理組織模式
16.3數據管理成功關鍵要素
16.4建立數據管理組織
16.5數據管理組織與其他組織間關系
16.6數據管理組織中的角色
16.7總結
第十七章 數字化轉型下組織變革管理
掌握數字化轉型下組織變革管理原則、組織變革管理的八個誤區(qū)、組織變革管理的八個階段、組織變革的可持續(xù)發(fā)展、組織持續(xù)獲得數據管理價值。17.1簡介
17.2數字化轉型下的組織變革管理原則
17.3數字化轉型下組織變革管理的八個誤區(qū)
17.4數字化轉型下組織變革管理的八個階段
17.5數字化轉型下組織變革的可持續(xù)發(fā)展
17.6數字化轉型下組織持續(xù)獲得數據管理價值
17.7數字化轉型組織數據管理文化最佳實踐
17.8總結
學員交流、考核與返程

【講師介紹】
王老師，曼頓培訓網（www.mdpxb.com）資深講師。（TOGAF9.2 鑒定級、CDMP、PMP、高級信息系統(tǒng)項目管理師、ITIL4）數據治理及數據標準化專家，信息工程碩士。參與過大量關于數據治理、數據能力成熟度評估、數據架構、企業(yè)級數據模型、數據標準化和數據質量提升項目，長期致力于數據治理、數據架構及數據標準化方面的研究和實踐。

蔡老師，曼頓培訓網（www.mdpxb.com）資深講師某石化集團數據標準化項目大項目經理,某軟件公司高級項目總監(jiān)，數據業(yè)務部負責人。同時也是中國電子工業(yè)標準化技術協會會員、企業(yè)信息標準化委員會常委委員、eCl@ss協會會員（國際產品分類標準化組織）、北京市大數據及其應用專家委員會專家、中國數據工匠俱樂部發(fā)起人。

鄭老師，曼頓培訓網（www.mdpxb.com）資深講師2011年畢業(yè)于韓國國立釜慶大學信息工學系獲得工學博士。畢業(yè)后曾擔任韓國（株）EN-CORE中國區(qū)域業(yè)務總監(jiān)兼技術總監(jiān)�！逗Ａ繑祿�庫解決方案》的譯者。海量數據庫解決方案2》及《數據架構師教科書》正在準備中。參與過大量關于數據架構、數據建模、數據治理、系統(tǒng)性能優(yōu)化等方面的項目，長期致力于數據架構及數據治理技術方面的研究和實踐。因公司專業(yè)的技術優(yōu)勢及成立以來的出色表現，2013年被評為北京市朝陽區(qū)“鳳凰計劃”海外高層次人才。榮獲2015年中國大數據領域領軍人物獎，由國家信息公共服務平臺及國家軟件公共公共服務平臺頒發(fā)。

【費用及報名】
1、費用：培訓費9800元（含培訓費、講義費）；如需食宿，會務組可統(tǒng)一安排,費用自理。
2、報名咨詢：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
3、報名流程：電話登記--填寫報名表--發(fā)出培訓確認函
4、備注：如課程已過期，請訪問我們的網站，查詢最新課程
5、詳細資料請訪問北京曼頓培訓網：www.mdpxb.com (每月在全國開設四百多門公開課，歡迎報名學習)